87.技术员A说晚上,多数混合动力需要插入电源来供电,帮助推进汽车行驶。技术员B说汽车停止时,在大多数情况下,HEV里的内燃机也停止运行。哪个技术员说得对()。

解析：这道题考察的是电动汽车用驱动电机系统中的驱动电机控制器的绝缘电阻要求。正确答案是A:1MΩ。

解析：在电动汽车用驱动电机系统中，驱动电机控制器是一个非常重要的部件，其动力端子与外壳、信号端子与外壳、动力端子与信号端子之间的冷态及热态绝缘电阻都需要符合一定的要求。这是为了确保在工作过程中不会发生短路或者其他安全问题。所以，正确的绝缘电阻应该不小于1MΩ。

举个生动的例子来帮助理解，就好比我们家里的电器，如果电线的绝缘破损了，就容易发生短路，导致电器损坏甚至引发火灾。所以，电动汽车的驱动电机控制器也需要有足够的绝缘电阻，以确保安全可靠地工作。

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解析：好的，让我们来详细解析这道题目，帮助你理解闭环检测的概念以及各个选项的作用。

### 闭环检测的概念
闭环检测（Loop Closure Detection）是机器人和计算机视觉领域中的一个重要概念，尤其是在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中。它的主要目的是在机器人移动过程中识别出它已经访问过的地方，从而修正地图和位置估计的误差。

### 各个选项的解析

1. **A: DBOW**
- **DBOW（Dynamic Bag of Words）** 是一种基于视觉词袋模型的闭环检测算法。它通过提取图像特征并将其与数据库中的特征进行匹配，从而实现闭环检测。DBOW在处理大规模图像数据时表现良好。

2. **B: FAB-MAP**
- **FAB-MAP** 是一种基于贝叶斯理论的闭环检测算法。它通过对环境中的特征进行建模，能够有效地识别出已经访问过的地点。FAB-MAP在复杂环境中表现出色，尤其是在动态场景中。

3. **C: SeqSLAM**
- **SeqSLAM** 是一种基于序列匹配的闭环检测方法。它通过比较图像序列来识别闭环，适用于在时间上连续的图像数据。SeqSLAM在处理具有时间序列特征的场景时非常有效。

4. **D: g2o**
- **g2o（General Graph Optimization）** 是一个图优化框架，主要用于优化SLAM中的图模型。虽然g2o在优化过程中可能会涉及到闭环检测的结果，但它本身并不直接实现闭环检测。它的主要功能是通过最小化误差来优化位姿和地图。

### 答案解析
根据以上分析，选项 **D: g2o** 是正确答案，因为它并不直接实现闭环检测，而是用于优化SLAM中的图模型。

### 生动的例子
想象一下你在一个大型博物馆里参观。你走过许多展览，拍了很多照片。闭环检测就像是你在某个展览前停下来，发现你之前也拍过这幅画。通过识别出这幅画，你可以确认你已经回到了之前的地方，从而调整你的参观路线，避免重复。

- **DBOW** 就像是你在博物馆的每个展览前都拍照并记录下这些照片，随时可以对比。
- **FAB-MAP** 则像是你记住了每个展览的特征，比如展览的颜色、形状等，帮助你在不同的时间点识别出相同的展览。
- **SeqSLAM** 则像是你在参观时，记住了你走过的路线和顺序，帮助你在回到某个展览时确认你之前的路径。
- 而 **g2o** 就像是你在参观结束后，回顾所有的照片和路线，进行整理和优化，确保你对博物馆的记忆是准确的。

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解析：这道题考察的是激光雷达的组成部分。激光雷达由激光探测和激光测距两部分组成。所以正确答案是A:激光探测。

激光雷达是一种通过激光技术进行测距和探测的设备，它可以实时接收反馈，保持对外界的敏锐感知力。激光雷达具有分辨率高、抗有源干扰能力强、定向性好、测量距离远、测量时间短等优点。它可以被广泛应用于自动驾驶、无人机、测绘等领域。

举个生动的例子，就好像激光雷达就像是一双具有超强感知能力的眼睛，能够通过激光探测和激光测距两部分组成，实时地感知周围的环境，就像我们在黑暗中使用手电筒照射周围一样，能够清晰地看到周围的物体和距离。这样的感知能力使得激光雷达在各种复杂环境下都能够准确地进行测量和探测。

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解析：这道题是关于自动驾驶领域中车辆定位的方法。答案是D，即卡尔曼滤波器综合卫星定位系统和惯性导航系统。

卡尔曼滤波器是一种利用系统的动态模型和传感器测量值，来估计系统状态的数学工具。在自动驾驶中，卡尔曼滤波器可以综合利用卫星定位系统（比如GPS）和惯性导航系统（通过测量车辆的加速度和角速度来估计车辆的位置和姿态）的信息，从而提高车辆的定位精度和鲁棒性。

举个例子来帮助理解，就好像你在使用手机导航时，手机会同时利用GPS和陀螺仪的信息来确定你的位置和方向，从而更准确地指引你前进的方向。这样综合利用多种传感器的信息，就能够更可靠地实现车辆的定位。

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解析：好的，让我们来详细解析这道题目，帮助你理解里程估计的概念。

### 题目解析

**题干**: 里程估计是根据传感器观测信息估计()。

**选项**:
- A: 机器人位置和角度变化
- B: 机器人当前位姿
- C: 机器人移动速度
- D: 机器人速度变化

**正确答案**: A

### 知识点理解

**里程估计**（Odometry）是机器人导航中的一个重要概念。它主要是通过传感器（如轮速计、陀螺仪等）来估计机器人在环境中的位置和方向变化。这里的“位置和角度变化”指的是机器人在移动过程中，如何根据传感器的数据推算出它的位置信息和朝向。

#### 选项分析

- **A: 机器人位置和角度变化**
这是正确的答案。里程估计通过计算机器人在移动过程中的位移和旋转，来推算出它的新位置和方向。

- **B: 机器人当前位姿**
位姿是指机器人的位置和朝向的结合体，虽然里程估计可以用来推算当前位姿，但它更侧重于位置和角度的变化，而不是单一的当前位姿。

- **C: 机器人移动速度**
里程估计并不直接计算速度，而是通过位置变化来间接推算速度。

- **D: 机器人速度变化**
速度变化是一个动态的概念，里程估计主要关注的是位置和角度的变化，而不是速度的变化。

### 生动的例子

想象一下你在一个陌生的城市里开车。你没有GPS，只能依靠车轮的转动来判断你走了多远。车轮每转一圈，你就知道你前进了一定的距离（这就是里程估计）。同时，如果你转动方向盘，车轮的转动角度也会告诉你你转了多少度。通过这些信息，你可以推算出你现在的位置和方向。

### 联想

- **里程计**: 就像是你车上的里程表，记录你行驶的距离。
- **导航**: 类似于你在城市中寻找方向，里程估计帮助机器人在环境中找到自己的位置。

### 总结

里程估计是机器人定位和导航的基础，通过传感器数据来估计位置和角度的变化。理解这一点对于学习机器人技术非常重要。

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